如果max.poll.records的值设置得过大,消费者可能会在重平衡期间拉取到过多的消息,导致在重平衡完成之前无法处理完这些消息,从而触发KafkaConsumer.commitSync()或KafkaConsumer.commitAsync()方法的CommitFailedException异常。 最佳实践:为了避免这种情况,你可以在消费者代码中捕获CommitFailedException异常,并在异常发生时...
kafka consumer max-poll-records是Kafka消费者配置参数之一,用于控制每次拉取的最大记录数。它指定了每次调用poll()方法时,消费者从每个分区中最多拉取的记录数。 性能方面,将max-poll-records设置为较大的值可以提高消费者的吞吐量,因为每次拉取的记录数增加了。然而,需要注意的是,设置过大的值可能会导致消...
spring: kafka: consumer: max-poll-records: 20 作用: max.poll.records参数用于控制Kafka消费者每次从broker中拉取消息的最大数量,这有助于实现消费弱化和控制内存资源的需求。 综上所述,max.poll.records的默认值为500,可以根据实际需求进行调整,但需要注意不要设置得过大,以避免频繁的rebalance和内存资源的...
### 步骤1: 设置【spring.kafka.consumer.max-poll-records】的值 ```java spring.kafka.consumer.max-poll-records=100 ``` 在application.properties或application.yml文件中设置【spring.kafka.consumer.max-poll-records】的值为100,表示每次拉取消息的最大记录数为100。 ### 步骤2: 创建Kafka消费者配置 ``...
max.poll.records:意味消费者一次poll()操作,能够获取的最大数据量,调整这个值能提升吞吐量,于此同时也需要同步提升max.poll.interval.ms的参数大小。 fetch.max.bytes:意味server端可返回给consumer的最大数据大小,增加可以提升吞吐量,但是在客户端和服务端网络延迟比较大的环境下,建议可以减小该值,防止业务处理数据...
max.poll.records:单次消费者拉取的最大数据条数,默认值500。 max.poll.interval.ms:表示若在阈值时间之内消费者没有消费完上一次poll的消息,consumer client会主动向coordinator发起LeaveGroup请求,触发Rebalance;然后consumer重新发送JoinGroup请求。 session.timeout.ms:group Coordinator检测consumer发生崩溃所需的时间。
max.poll.records一次poll拉取数据返回消息的最大条数,默认是500条 5、kafka总体 5.1 如何提高吞吐量 5.1.1 提高生产者吞吐量 buffer.memory:发送消息的缓冲区大小,默认值是32m,可以增加到64m。 batch.size:默认是16k。如果batch设置太小,会导致频繁网络请求,吞吐量下降;如果batch太大,会导致一条消息需要等待很久...
以Max Poll Records Kafka为例,这是一种在Kafka中实现数据持久化的方法。其目的在于,即使消费者消费了消息或Kafka集群失败,消息也不会丢失,从而保证了系统的可靠性。 工作原理 Max Poll Records Kafka的原理可以简单概括为:当一个消息被生产者发送到Kafka时,它首先进入队列,然后在指定的超时时间内被消费者消费。
public void pollMessages() { kafkaConsumer.subscribe(Collections.singletonList("my-topic")); while (true) { // 手动调用 poll 方法 var records = kafkaConsumer.poll(Duration.ofMillis(100)); for (ConsumerRecord<String, String> record : records) { ...
消息队列Kafka版max.poll.records默认值500，最大值2147483647。为了防止频繁发生rebalance，建议不要设置过...